基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。     

基于奇异摄动与神经网络的柔性臂控制

运用拉格朗日法建立了臂杆柔性的机械臂的动力学方程。为解决柔性臂末端位置的跟踪及克服柔性臂在运动中的振动问题。运用奇异摄动法将系统分解成快、慢两个子系统，设计混合控制器。通过设计神经网络控制器线性化慢系统。使其轨迹跟踪期望值。用线性状态反馈配置极点稳定快系统，抑制振动。一个单杆柔性机械臂的仿真算例表明，本文的控制方法保证了柔性臂刚性运动的精确跟踪，同时消除了弹性振动，避免了零动力学不稳定问题。     

基于虚拟仪器技术的发动机网络化试车测试系统设计

介绍虚拟仪器技术在发动机试车过程中的具体应用,以LabVIEW软件为平台实现信号的采集、分析、处理和显示。该系统通过网络实现数据共享,各个上位机根据自己的需要获取不同的数据,然后通过软件处理,实现对发动机试车过程的实时监控。     

基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解

提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题。使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射。仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0．005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合。     

基于APIHOOK技术的个人防火墙

在深入研究APIHOOK(Application programming interface HOOK)技术及其实现．并综合各种木马的行为特征的基础上构建防火墙。该防火墙的原理是借助APIHOOK技术用自编的DLL函数替代部分系统函数。新的函数实现了注册表监视，文件监视，网络监视和其他高级操作的监视。一旦发现类似木马的行为，就会根据用户可定制的规则实时作出反应。该防火墙能详细记录程序的行为，因此高级用户还可以用它来分析木马。由于该防火墙是针对木马行为特征的，因此其优点是可以预防目前一般防火墙不能预防的未知木马和新一代木马。实际的木马攻击试验证明，该防火墙能够很好地预防木马。     

用于建立机械制造系统模型的扩展着色Petri网

着色Petri网是描述和分析并行系统的有力工具,近年来在机械制造系统中得到了广泛的应用。由于机械制造系统的自身特点,在表示着色Petri网结构的关联矩阵中含有许多零元素,从而导致着色Petri网占据数据空间大的缺陷,难以对复杂机械制造系统的规划设计与生产调度进行分析研究。 本文基于着色Petri网的基本原理,提出一种适用于建立机械制造系统模型的扩展着色Petri网理论,用于解决着色Petri网占据数据空间大的问题,为Petri网理论在机械制造系统建模方面的广泛应用提供理论基础。最后给出实例,说明减少数据空间的结果。     

求解最小费用流的复合标号法

本文在求最短路和求最大流标号法的基础上,提出了求解最小费用流的复合标号法。利用这种方法可以在一次标号的过程中找到具有最小费用的增广链。该算法具有简单、易行、迭代次数少,而且易于理解的特点。     

基于复合形与神经网络的机翼结构优化设计

从元件位置和元件尺寸两个方面考虑,提出了一种全局结构优化设计方法。利用NASTRAN完成尺寸优化,利用神经网络对NASTRAN优化结果进行映射,用复合形法进行位置寻优,最终完成了机翼结构的优化。算例表明利用神经网络来预测NASTRAN优化结果有较高的精度与适用性,本文所提方法可行、正确,具有很高的效率。     

基于无线通信技术的数控网络系统设计

针对我国现有有线数控网络系统的不足,提出利用无线通信技术,建立无线数控网络。并对其体系结构和关键技术进行了具体的阐述,为工厂数控系统的网络化提供了一个基于无线通信技术的新方案。实际应用表明,无线数控通信系统有利于更加灵活便捷地实现车间网络化制造系统。